Yahoo JAPAN、LINE 記者會:合併起來,成為世界頂尖 AI 公司!

「從日本、亞洲立足,要成為世界頂尖的 AI 科技集團!」在今天 Yahoo JAPAN、LINE 合併記者會一開始,Z Holdings 的川邊健太郎社長以及 LINE 出澤剛社長就喊出這響亮的口號。
ZHD 上半年與 LINE 上半年營收加起來約 1.16 兆日圓,從營收來看,合併後超越將對手日本樂天 1.1 兆日圓,成為日本國內最大的網路企業。但 Yahoo JAPAN、LINE 合併這步棋,似乎並不滿足於日本市場。
他們甚至明確指出,目前網路業已是美中兩大國的天下,就算 Yahoo JAPAN、LINE 兩者無論市值還是營收,加起來計算還是跟美國、中國眾多網路獨角獸差距甚大,根本不是同一個量級。「但網路業的生態傾向大者恆大,也因此才需要兩社合併,去跟世界市場競爭。」出澤剛解釋。
雙方業務繁多,但這一切一切的營運部分,都將以 AI 為核心進行中長期佈局,從中創造新的價值。
合併之後,Z Holdings 的最大股東軟體銀行跟 LINE 母公司 NAVER 將各出資 50% 成立合資公司,並且再跟其他股東(含股市散戶)共同維持 Z Holdings,而 LINE 將會下市,Yahoo JAPAN、LINE 將分別以子公司存在。新的 Z Holdings 則會由原 Z Holdings、LINE 內各選出 3 位董事(取締役),並再選出 4 名外部獨立董事組成。
新生 Z Holdings 將採雙執行長制,並由川邊健太郎、出澤剛共同擔任聯合執行長,但代表取締役社長(總經理)將由川邊健太郎出任。從今天起雙方會簽署基本合意書(MOU),預計在 2019~2020 年年初簽訂合併契約,2020 10 月正式完成合併。
從數字上來看,兩者使用者基數規模差異並不大,雖沒明確統計重複範圍,但 Yahoo JAPAN 的月使用者數可達 6743 萬人、B2B 廠商客戶約 300 萬家;LINE 則是月使用者數可達 8200 萬人、B2B 廠商客戶約 350 萬家,而且雙方在媒體、廣告、電信、電商乃至金融,都有龐大的合作整併空間。
除了記者會上所提到的 AI 之外,事實是兩者合併最可怕的效應還是在行動支付上;LINE Pay 跟軟銀、Yahoo JAPAN 共同合資的 PayPay 先前是行動支付競爭最激烈的兩大對頭,Line Pay 活躍人數約 3,690 萬,PayPay 則達快 2000 萬之譜,原本就已經是排第一、第二名的行動支付,現在一合併,馬上就形成別人難以競爭的巨大優勢。
不只如此,雙方就連金融都有龐大的潛能與整合空間,日本 Yahoo 目前已手握 Japan Net Bank,而 LINE 正在日本準備跟瑞穗銀行合作成立自己的 LINE Bank,未來 Japan Net Bank、LINE Bank 兩者是否要繼續獨立存在還是進一步整合,也是後續觀察重點之一。
LINE 目前的發展趨勢已經十分清楚,就是想跟微信類似,成為一口氣含括通訊、支付、電商乃至新聞的「超級APP」,而這也是 Yahoo JAPAN 會跟 LINE 合併的另一個重大因素。
根據 LINE 的公開資料,,LINE 目前日本的智慧手機佔有率已達 81.3%,其中同時使用 Yahoo 的有 51.6%,只有 4.1% 使用者只使用 Yahoo 不用 LINE;但反過來對 Yahoo JAPAN 來說等於是拿到一張智慧手機使用者的快速通關卷,一口氣獲取了近 20% 的新市佔率。
然後 Yahoo 本身眾多的服務也即將藉由 LINE 這個超級 APP 迅速擴展開來,但難就難在,另一方面隨著許多功能已經集成到 LINE 中,LINE 本身的開發、維護也變得越來越複雜;此外,若只押寶 LINE 的話,也很難維持 Yahoo 過去在不少垂直服務名列前茅的優勢。更何況還帶有優先考慮業務協同作用,進一步讓 UI 複雜化,增加操作難度的風險。
核稿編輯:Anny
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。
各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?
Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。
後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。
FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。
傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。
舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。
藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。
2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。
影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。
2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。
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